Data visualization atau visualisasi data adalah hal yang sangat penting, sebab pemaparan data berupa kumpulan tabel tidak selamanya bisa dipahami dengan mudah. Oleh karena itu, dibutuhkan visualisasi data untuk menyajikan data dalam bentuk gambar, mulai dari grafik, diagram, dan lain sebagainya.

Dalam hal ini, Python memiliki peran penting sebagai bahasa pemrograman. Tak hanya digunakan sebagai alat analisis data, Python juga mampu memberikan visualisasi data yang menarik bagi perusahaan. Untuk memvisualisasikan data lewat Python, terdapat beberapa library yang biasa digunakan. Apa sajakah itu?

Library Python untuk Data Visualization

Ada beberapa library Python yang digunakan untuk memvisualisasikan data, sesuai dengan spesifikasi dan keunggulannya masing-masing. Berikut adalah sepuluh rekomendasi library Python terbaik untuk data visualization.

1. Matplotlib

BACA JUGA: Top 10 R Library untuk Visualisasi Data

Pertama, Matplotlib merupakan salah satu Python libraries yang banyak digunakan. Diluncurkan sejak 2003, library ini berhasil digunakan oleh sebagian besar pengguna Python. Paket ini menyediakan alat visualisasi data dua dimensi berupa grafik, plot, histogram, dan lain-lain. Matplotlib banyak digemari karena memiliki sifat yang open source dan gratis untuk diakses. 

2. Seaborn

Berikutnya, ada Seaborn yang menjadi salah satu paket laris dalam Python. Paket ini dirancang di atas Matplotlib dan terintegrasi dengan NumPy dan struktur data dari Pandas. Seaborn akan membaca dan memahami data sebelum akhirnya dipetakan secara semantik dan statistik. Pada akhirnya, kumpulan data yang rumit bisa disajikan sebagai plot informatif. Anda juga bisa memilih tema dan warna untuk mempercantik tampilannya.

3. Plotly

Jika dibandingkan dengan matplotlib dan seaborn, Plotly memiliki keunggulan dapat menghasilkan plot yang interaktif. Selain itu library ini bisa dibilang cukup lengkap karena menyediakan lebih dari 40 grafik atau bagan, mulai dari histogram, heatmaps, grafik tiga dimensi, dan lain-lain. Plotly bersifat open source dan bisa diakses secara gratis. Selain itu, Anda juga bisa menampilkan visualisasi data lewat aplikasi web, seperti Dash dan Jupyter Notebooks, atau bisa menyimpannya dalam bentuk HTML.

4. Altair

Library Python berikutnya yang berguna untuk visualisasi data adalah Altair. Altair  bergantung pada beberapa library Python lainnya, seperti python 3.6, entrypoints, jsonschema, NumPy, Pandas, dan Toolz. Meski demikian, Altair merupakan paket yang disenangi karena bersifat interaktif, bisa menciptakan berbagai tipe bagan tanpa memerlukan bahasa pemrograman yang rumit.

5. Ggplot

Selanjutnya ada Ggplot, library Python yang terkoneksi dengan ggplot2 untuk bahasa pemrograman R. Ggplot dapat menghasilkan data visualization yang menarik dengan berbagai bentuk grafik atau bagan, seperti pie chart, scatterplots, error charts, dan lain-lain. Dengan menggunakan Ggplot, Anda tidak perlu sibuk mempersiapkan penampilan data Anda, sehingga tersedia lebih banyak waktu untuk memikirkan interpretasinya.

6. Bokeh

Bokeh adalah library visualisasi data yang bisa digunakan untuk memproses berbagai varian data, baik itu data berskala besar maupun kecil. Berbeda dari Ggplot yang berbasis pada ggplot2 sebagai R library, Bokeh berbasis pada Python. Bokeh dapat menghasilkan data visualization interaktif yang bisa digunakan melalui aplikasi web, dokumen HTML, maupun JSON.

 7. Pygal

Tidak jauh berbeda dari Bokeh, Pygal dapat menyajikan visualisasi data lewat aplikasi web yang diakses lewat situs web. Tak sebatas itu, Pygal juga bisa dijadikan ke dalam bentuk SVG atau Scalable Vector Graphics. Namun, kelemahannya adalah data yang bisa dijadikan dalam SVG hanya untuk data berskala kecil.

8. Geoplotlib

Berikutnya ada Geoplotlib yang menyediakan visualisasi data dalam bentuk map geografis. Keunggulan ini menjadi alasan utama mengapa Geoplotlib penting dalam library Python. Pasalnya, tidak banyak library yang menyediakan map geografis berupa dot-density maps, choropleths, symbol maps, dan lainnya. Tertarik mencoba? Pastikan Anda telah memiliki NumPy pyglet sebelum install Geoplotlib.

9. Gleam

Paket berikutnya untuk visualisasi data dalam library Python adalah Gleam. Paket ini tercipta karena terinspirasi dari library R, yakni Shiny. Gleam merupakan paket visualisasi data yang bisa diakses lewat aplikasi web interaktif. Namun, perbedaannya adalah Gleam hanya memerlukan skrip Python, sehingga Anda tidak perlu memahami tentang HTML, JavaScripts, dan lain sebagainya.

 10. Folium

Terakhir, ada Folium yang menjadi library Python bersifat open source. Paket ini bisa menampilkan visualisasi data ke dalam bentuk map, seperti choropleth maps, scatter maps, bubble maps, heatmaps, dan lainnya. Hal ini memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan data geospasial. Selain itu, Folium juga memiliki keunggulan, yakni bisa ditambahkan dengan Markercluser, ScrollZoomToggler, dan DualMap untuk memperluas fungsi mapnya.